LLM

Lors de l’utilisation de grands modèles de langage en production, obtenir des sorties structurées et de type sûr est essentiel. Deux frameworks populaires - BAML et Instructor - adoptent des approches différentes pour résoudre ce problème.

Choisir le meilleur LLM pour Cognee exige de trouver un équilibre entre la qualité de construction des graphes, les taux de hallucination et les contraintes matérielles. Cognee excelle avec des modèles plus grands et peu hallucinants (32B+) via Ollama mais des options de taille moyenne conviennent pour des configurations plus légères.

La bibliothèque Python d’Ollama inclut désormais des capacités natives de recherche web Ollama. Avec quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos modèles locaux de LLM avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.

Choisir le bon magasin de vecteurs peut faire la différence entre le succès et l’échec de la performance, du coût et de l’évolutivité de votre application RAG. Cette comparaison complète couvre les options les plus populaires en 2024-2025.

L’API de recherche web d’Ollama vous permet d’augmenter les LLM locaux avec des informations en temps réel du web. Ce guide vous montre comment implémenter des capacités de recherche web en Go, des appels d’API simples aux agents de recherche complets.

L’exécution de LLMs localement est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise.
Mais choisir le bon outil — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou d’autres — dépend de vos objectifs :

Alors que les charges de travail d’IA et de ML deviennent de plus en plus complexes, le besoin de systèmes d’orchestration robustes est devenu plus important que jamais. La simplicité, la performance et la concurrence de Go en font un choix idéal pour construire la couche d’orchestration des pipelines ML, même lorsque les modèles eux-mêmes sont écrits en Python.

Embeddings crois-modaux représentent une avancée majeure en intelligence artificielle, permettant de comprendre et de raisonner à travers différents types de données au sein d’un espace de représentation unifié.

La démocratisation de l’IA est arrivée. Avec des LLM open-source comme Llama, Mistral et Qwen qui rivalisent désormais avec les modèles propriétaires, les équipes peuvent construire une puissante infrastructure IA utilisant du matériel grand public - réduisant les coûts tout en conservant un contrôle total sur la confidentialité des données et le déploiement.

La Génération Augmentée par Récupération (RAG) a évolué bien au-delà de la simple recherche de similarité vectorielle. LongRAG, Self-RAG et GraphRAG représentent l’avant-garde de ces capacités.

FLUX.1-dev est un modèle puissant de génération d’images à partir de texte qui produit des résultats impressionnants, mais sa demande en mémoire de 24 Go ou plus le rend difficile à exécuter sur de nombreux systèmes. Quantification GGUF de FLUX.1-dev offre une solution, réduisant l’utilisation de la mémoire d’environ 50 % tout en maintenant une excellente qualité d’image.

Configuration des tailles de contexte dans Docker Model Runner est plus complexe qu’elle ne devrait l’être.

Black Forest Labs a publié FLUX.1-Kontext-dev, un modèle avancé d’IA de transformation d’images qui améliore les images existantes à l’aide d’instructions textuelles.

Docker Model Runner est l’outil officiel de Docker pour exécuter des modèles d’IA localement, mais l’activation de l’accélération GPU NVidia dans Docker Model Runner nécessite une configuration spécifique.

L’optimisation des tokens est la compétence critique qui distingue les applications LLM rentables des expériences coûteuses.

J’ai découvert des tests de performance intéressants sur l’exécution du modèle GPT-OSS 120b avec Ollama sur trois plateformes différentes : NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, et RTX 4080. Le modèle GPT-OSS 120b de la bibliothèque Ollama pèse 65 Go, ce qui signifie qu’il ne peut pas s’exécuter dans les 16 Go de VRAM d’un RTX 4080 (ou sur le plus récent RTX 5080).